【技术实现步骤摘要】
一种基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法和装置
[0001]本专利技术属于自动驾驶
，尤其涉及一种基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法和装置。
技术介绍
[0002]近年来，自动驾驶因其减轻驾驶员负担、提高行车安全的潜力而受到越来越多的关注。在现代自动驾驶系统中，感知系统是不可或缺的组成部分，旨在准确估计周围环境的状态，并为预测和规划提供可靠的观察结果。三维目标检测可以智能地预测自动驾驶车辆附近关键三维目标的位置、大小和类别，是感知系统的重要组成部分。三维物体检测可以提供详细的环境感知信息，在自动驾驶和机器人领域得到了广泛的应用。激光雷达可以提供包含精确结构信息和距离信息的三维点云，是三维目标检测的重要传感器。自动驾驶技术已广泛应用于自动驾驶卡车、无人驾驶出租车、送货机器人等多种场景，能够减少人为错误，提高道路安全。同时，三维目标检测在现实世界坐标中预测的几何信息可以直接用于测量本车与关键目标之间的距离，并进一步帮助规划行驶路线和避免碰撞。
[0003]目前，三维目标检测框架主要涉及两个阶段，因为与单阶...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取点云信息中具有稀疏性和完整性的点云特征；步骤S2、根据所述具有稀疏性和完整性的点云特征，得到BEV特征交互的全局特征；步骤S3、将所述BEV特征交互的全局特征进行多尺度特征融合，实现点云三维目标检测。2.如权利要求1所述的基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11、通过子流形稀疏卷积提取点云信息的稀疏点云特征；步骤S12、通过规则稀疏卷积和焦点稀疏卷积对稀疏点云特征进行特征提取；得到具有稀疏性和完整性的点云特征；步骤S13、通过残差结构对具有稀疏性和完整性的点云特征进行残差处理。3.如权利要求2所述的基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法，其特征在于，步骤S2中，根据所述具有稀疏性和完整性的点云特征，通过CNN、自注意力模块ACmix相结合，得到BEV特征交互的全局特征。4.如权利要求3所述的基于特征交互与融合的点云三维目标检测方法，其特征在于，步骤S3中，对所述BEV特征交互的全局特征经过RPN后得到的Bounding Box进行多尺度ROI Pooling特征融合。5.一种基于特征交互与融合的点...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，李倩，李兵，徐睿，李宁，李尉，周春燕，李迎松，黄志祥，
申请(专利权)人：安徽中科星联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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